零售大数据解决方案有哪些（零售大数据的思维转换和现有的数据痛点解决）

新零售的大数据思维是在互联网思维的基础上诞生的，即利用互联网技术，在获取全面、海量的客户信息等原始数据的基础上，用全新的思维方式，对信息进行科学分析和交叉验证，进而实现对客户消费行为的预测，以匹配产品和优化营销。

大数据获取及运算决定了我们能否对消费者进行全面的画像，从而更加了解我们的消费群体，更好的为他们服务。

大数据的思维转化

1思维转化

大数据思维，基础是海量、全面的原始数据，然后是科学的数据分析，最后是常态化、动态化的细分群体经营。简而言之，大数据思维转化到客户经营上，有两个关键点需要把握：

第一就是要“大”。

要对存量客户数据库，做全面的梳理，建立更广阔的大数据思维。

第二则是要“精”。

要对经营过程中的关键点，做数据统计和分析，检视经营策略的实际效果和可操作性，强化重点和及时纠偏。

大数据平台痛点

1、数据不可知

企业不知道大数据平台中有哪些数据，也不知道这些数据和业务的关系是什么，虽然意识到了大数据的重要性，但平台中有没有能解决自己所面临业务问题的关键数据？该到哪里寻找这些数据？

2、数据不可控

数据不可控是从传统数据平台开始就一直存在的问题，在大数据时代表现得更为明显。没有统一的数据标准导致数据难以集成和统一，没有质量控制导致海量数据因质量过低而难以被利用，没有能有效管理整个大数据平台的管理流程。

3、数据不可取

用户即使知道自己业务所需要的是哪些数据，也不能便捷自助地拿到数据，相反，获取数据需要很长的开发过程，导致业务分析的需求难以被快速满足，而在大数据时代，业务追求的是针对某个业务问题的快速分析，这样漫长的需求响应时间是难以满足业务需求的。

4、数据不可联

大数据时代，企业拥有着海量数据，但企业数据知识之间的关联还比较弱，没有把数据和知识体系关联起来，企业员工难以做到数据与知识之间的快速转换，不能对数据进行自助的的探索和挖掘，数据的深层价值难以体现。

新零售消费大数据平台解决痛点

“新零售消费大数据平台”是大数据时代潮流下的产物，这是一个为大数据而生的平台，有助于帮助企业收集和管理数据，是一个可以让数据持续发挥价值的平台！并可以解决现有大数据平台数据不可知、不可控、不可取、不可联的四大痛点！

1、数据可知

“新零售消费大数据平台”可以帮助企业全面梳理企业信息，自动化构建企业的数据资产库，让企业对自己的核心业务数据有清晰化的认识，并可以有效的收集相关数据。

2、数据可控

“新零售消费大数据平台”拥有强大的大数据管控能力，可以从业务的角度梳理企业数据问题，形成核心数据标准，建立数据的管控流程，让数据得到有效的控制。

3、数据可取

“新零售消费大数据平台”可通过扫码后的信息传递,高效率快速的收集到消费者的精准数据，并可以收集整合金融、银行、运营商、出行、快消等数据，彻底解决企业收集数据难并且低效的情况。

4、数据可联

“新零售消费大数据平台”可对企业大数据收集加以分析建模，搭建多维度数据体系，将数据融入到企业运营的DNA中，让企业数据真正可以把各种数据联系起来，从而挖掘大数据更多更深的价值。